ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき

ウィリアムのいたずらが、街歩き、食べ物、音楽等の個人的見解を主に書くブログです(たま~にコンピューター関係も)

ポスト京 ARM命令セットアーキテクチャ、初の7ナノ半導体

2016-08-26 09:14:33 | Weblog
ARM命令セットアーキテクチャ使うこと大事。台湾TSMCが7nmで作るの大事。

ポスト「京」スパコンに初の7ナノ半導体 100倍の処理性能・・・大幅に上回るか
http://www.sankeibiz.jp/smp/business/news/160820/bsj1608200500002-s1.htm


【参考】

ポスト「京」プロセッサの命令セットを紹介
http://journal.jp.fujitsu.com/2016/08/23/01/


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Googleマップの音声案内 野口美穂ボイス復活!!

2016-08-26 01:09:51 | Weblog
プロダクトフォーラムってところで色々言われていたとか

【超朗報】Googleマップの音声案内が「元の声」に戻って歓喜の渦に! 野口美穂ボイス奇跡の復活!!
http://rocketnews24.com/2016/08/25/792096/


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コンピューターはどうやって動くのか?を聞いてきたはずなんだけど・・・

2016-08-25 21:36:20 | Weblog
8月25日、NII市民講座
コンピューターはどうやって動くのか?
を聞いてきたのでメモメモ




今日の内容
 大学院:アーキテクチャ特論→スーパーコンピューター

学部3年
 学生実験
 コンピューターアーキテクチャ

学部2年
 デジタル回路(論理回路)→2進数・加算器
 電子回路→トランジスタ・半導体

2進数:位取り 
日常表記:10進表現
同じ数字を、どう表現するか→2進、10進
2進数の足し算
1+1=10
桁上がりがあるので、3つ足している
 3入力1出力
半加算器:X,Y→桁上がり、S
全加算器:桁上がり、X,Y→桁上がり、S

半加算器、全加算器を実現する→論理ゲート
 AND,OR,NOTがあると、なんでもできる
  →最近は絵を描いて設計するのは、減ってるかな?
 MIL記号:ミリタリースタンダード
 JIS記号は誰も使ってないというか、知ってる人少ない

 ANDとORで、真理値表が実現できる

論理ゲートを実現する→電気回路
 スイッチのONとOFF
 直列:AND 並列:OR
 多段接続:
  リレー 遅い
  トランジスタと半導体
   半導体:電気の通りやすさが半・電圧かけると流れる
    シリコン・ゲルマニウム
    電子が動いてスイッチングするので速い

コンピューターのしくみ
 命令セット・アーキテクチャ
  言葉決めてる
   X86
   ARM
  コンピューターは違うと分からない
  でもコトバが同じなら、会社が違っても分かる
 ARMアーキテクチャ
  イギリス、ファブレス:ライセンス収入・設計売り

高速化:2種類ある
 低レイテンシー:早く出す
 高スループット:たくさん出す
 →レストランは低レイテンシー→要領のよい料理人
 食品工場は高スループット

 要領がよい:スーパースカラ
  8面六ぴ:8個同時に→待ちが生じる→投機
 2002年から効率のよさ10倍(クロックは頭打ち)

スパコン
 高スループット
  ビッグデータ、人工知能
    浮動小数点 FLOPS
  データ並列処理
  グラフィックス:ポリゴン
  ワイドスーパースカラ
  メニーコア:8人の人
  SIMD(シムディー)
 今は組み合わせ
 コアを並べる;資金電力ネック
 色々なバランス
  電力効率
 中国:ピーク性能高い

抽象化・階層化
 多階層:
  下のほうは分からない
  プレイヤー参入しやすい
 コンピューター
  成長を取り込む、2位じゃだめ?
  →DRAMメーカー日本ない
   最先端半導体工場ない
   ポスト京は台湾
   いったん技術なくなると、たいへん
   半導体失って、復活できるのか?
  どう使うのか重要、どうつくるのかも・・・

質問:将来のコンピュータは?
 写真の技術は原子の大きさまできてしまった。
 今の方向は10年、あたらしいトランジスタが開発できないと、
 そのあとは、考えているが正直わからない
 若い人は、研究されるといいのでは



コンピューターはどうやって動くのか?を聞いてきたはずなんだけど・・・期待はずしてたらごめん!

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24時間テレビよりもパラリンピックを放送すべし

2016-08-25 16:16:42 | Weblog
賛成!

「24時間テレビよりも、これを放送するべき」 とある意見が多くの賛同を呼ぶ!
http://buzzmag.jp/archives/79727


「24時間テレビで変なチャレンジやるより……」 とあるツイートに賛同の声が相次ぐ
http://news.livedoor.com/article/detail/11932939/

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日銀でフィンテック活用の可能性

2016-08-25 12:59:24 | Weblog
Fintechといったとき、すぐにブロックチェーンを思い浮かべるけど、
指紋生体認証技術とかも含むし(これは各銀行で導入済み)、
海外送金にビットコインを利用することもあるんだよねえ~

ブロックチェーンの導入より、海外送金のほうの話のほうが、
実務的には、先かなあ~という気がする・・・

日銀でフィンテック活用の可能性!|黒田総裁が発言する仮想通貨で変わる金融
http://virtualmoney.jp/I0000526


そこからのリンク

「安全対応がカギ」=金融機関に対策促す-フィンテックで初会議・日銀
http://www.jiji.com/jc/article?k=2016082300471&g=eco




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人材派遣業界のマージン率とそのデータ

2016-08-24 21:17:40 | Weblog
について書いてあるサイトがあるので、メモメモ


人材派遣業界のマージン率とそのデータ 2016年版
http://imogayu.blogspot.jp/2016/01/blog-post_30.html

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ブレインパッド、人工知能のビジネス活用を支援サービス提供開始

2016-08-24 16:16:05 | Weblog

ブレインパッド、人工知能のビジネス活用を支援する「機械学習/ディープラーニング活用サービス」の提供を開始
http://www.brainpad.co.jp/news/2016/08/23/3290


3つのメニューがあるみたい。

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Raspberry PiでRCAが動作しないとき

2016-08-24 13:07:42 | Weblog
伝聞なので不正確なんだけど、デマではなさそうなので、
なにか役に立つかと思ってメモ(不正確です。”私は”操作していない。結果は確認した)

Raspberry PiでRCAで動かそうとして、

RASPBERRY PI の AV 端子
https://raspberrypi.akaneiro.jp/archives/73

にあるように、4極ミニプラグを買ってきて、
黄色と赤を入れ替え、

Raspberry Pi2 model B のコンポジット出力をアナログTV(S●NY WEGA)につなぐ
http://blog.goo.ne.jp/sabotenboy_london/e/75226283a18d5e551b128f5733d0eb0d

にあるように、/boot/config.txtの
sdtv_mode=1
sdtv_aspect=3
framebuffer_width=1024
framebuffer_height=576
などを直しても・・・うつらない。
HDMIをつなぐと、そちらは(そちらが)動く。

このとき、

Raspberry PiをVGAモニターに接続して画面出力したときのメモ
http://qiita.com/HisatakaSuzuki/items/3641ea21b3ef91de3889

にあるように
hdmi_force_hotplug=1
をコメントにした?コメントをはずした?どっちかわかんないけど、
とにかく、操作したら2台のうち1台は動いたと聞いたのでメモメモ。



画面が消えた
http://yotazo.hateblo.jp/entry/2015/02/19/170014

にはhdmi_ignore_hotplugっていうのがある。これを使うのかも?


動かない1台と動く1台、/boot/config.txtの設定は同じ何だけど、
なにかのバージョンが違うらしい(映らないほうは、Updateしていない)


プロジェクターでも確かめられた(RCA入力があった)
ただ、あるディスプレイでは、反応がとても遅かった。待たないと表示しない。

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ビッグデータビジネス、声のかかる機会は以前より減っている?

2016-08-24 10:11:25 | AI・BigData
8月23日、
「中小企業も無視できない、統計学・人工知能の知識」
をきいてきたので、その内容をメモメモ
(時間を間違えて、はじめのほう、聞けなかった)




■これからの企業経営と統計科学
(途中から)
従来の統計学:全体的な傾向は見れる
 はずれ値処理
 →ビッグデータになると、孤立データがクラスタになる
   →ニッチ層にもとどけられる
  即時的:ベロシティ
   時間的、位置的情報の反映
   →ベイズ統計学

ビッグデータ利用の実例
 東京ゲートブリッジ:点検が必要な箇所を割り出す
  →東京都、NTTデータ 大量、バラエティ、スピード
 タクシー需要予測配車(開圏システム)
 お薬手帳の電子化

ビッグデータ利用の現状
 ブームで飛びついた企業は悩んでいる
  本来の良さを認識した企業で取り組んでいる企業も
 アメリカ:これからだという機運
  日本も諦める時期ではない


AIは世界を変える?
・AIとは
 コンピューターにより、人間と相当もしくはそれ以上
  AIじゃないAI
  弱いAI
  少し強いAI
  強いAI

・AIじゃないAI
 ファジー洗濯機:人間的な振る舞い
  中身はプログラム:ルールベースプログラム

 弱いAI
  多くのパターンを学習、多少の推論
  人間が特徴量を与えれば、自己学習可能
   将棋

 少し強いAI
  特徴量抽出を自動で出来る
  →ここまで

特徴量って何
 人間の顔を認識するのには何が必要か
  目が2つ、真ん中に鼻・・・
 ここをみれば、人間と認識できると思われる部分
 →弱いAIは、ここを見ろと教える
  少し強いAIは、どこを見ればいいかまで勝手に学習する
   Deep Learning

 強いAI
 あらゆる分野で人間と同等、あるいはそれ以上

IBMのワトソンくん
 ちがうものを寄せ集めている。

これらを実現するのが、機械学習
 コンピューターが人間と同じように、認識、分類、判断を行う
 一連のプログラム
 認識、分類、判断のためのアルゴリズムを自ら学習する

主要な学習アルゴリズム
  教師有り学習
  教師なし学習
  教科学習

・教師有り学習
  答えがあるデータを用いて学習し、答えがないデーやを予測する
   画像認識、音声認識、分類問題、予測
  主要な機械学習手法
   回帰・重回帰・ロジスティック回帰・決定木

・教師なし学習
 答えがない状態で、分類・予測などを行う
   クラスタリング、データマイニング、特徴量抽出
 主要な機械学習手法
   クラスタリング、主成分分析、因子分析

・強化学習
 なんらかの行動→報酬→学習
  自動運転
 主要な機械学習手法
  TD学習、Q学習

シンギュラリティ:技術的特移転
 人間の知能をこえて、AIがさらに頭のいいAIをつくる
 シンギュラリティ:ホーキング

DeepLearningとは
・機械学習手法の1つ
・ニューラルネットワーク
  ニューラルネットの進化系
 特徴量抽出が児童に出来る
・はじまり
 2012年:(数学的理論はこれ以前にも)
  ひんとんさん
  画像認識コンクール
   10年以上、あたまうちだった
   DeepLearningで10%ぐらいあがった
・AIベンチャーの乱立

AIビジネスの3段階
・第一段階
 Google Facebook
  少数のインターネット企業の河川

・第二段階
 技術者がベンチャー立ち上げ
  →今この段階

・大段段階
 既存企業がビジネス参入
 
自動運転学習の例(Prefeered Network)の自動運転デモ
  行動の自動獲得
  スキルの共有
  センサーデータの統合
・レーシングカーの動作を学習
  教科学習
 障害物を避ける
 やさしい環境から
  分散学習:他人の学習を共有できる

事例
 The Next Rembrandt
 医療IBM
 経営判断のAI 日立

AIビジネスの現状
 勢い 進化
 ビジネスも作中
 一般企業の可能性?アイデアたくさん
  運輸:自動運転、ドローン、倉庫の自動制御
  金融:コールセンター、倒産・貸し倒れリスク、株価予測
  事務:帳簿付け
  画像認識でレジ
 →利用法は簡単、アイデアはたくさん

・初期投資と準備期間

【質疑応答】
・将棋の話
 悪手:うっている人も分からない
 →人工知能は乱戦にめちゃくちゃ強い
・囲碁の話
 文脈依存しないとディープラーニング強い
 定石を否定するような・・
・ビッグデータのサーチが減っている
 ビジネスは?
  声のかかる回数は減った(水面下はあるかも)
  10年くらいかかる
   メカニズムが分からないでもOKな段階
   テンソルフローが洗練されて・・・
・ルールと学習の違い
  ルールベース:ルールの更新が不可能
  機械学習;ルール追加可能
  強いAI:特徴量
・間違えるAI
  集中と過疎
・統計学
 フィッシャー・ネイマン・ピアソン:だれでも統計できるように
  →p値だけみればOK
 機械学習:数学よりわけわかんなくなる。
・ディープラーニング
  たくさんのデータでないと出来ない:少数のデータなら従来手法
  自然言語認識に弱い:
・アンケート調査の場合
  理由をしりたい:従来の統計学
  結果重視:AI
・ベイズ統計
  学習がそもそもベイズ。機械学習の背景ベイズ
  →確率:情報が確率を更新する
・結局、どの統計解析をするの?
 精度が大事→それでサンプルサイズが決まる
 めちゃくちゃでかいサンプル数にすれば、小さい差でも差になる
・初級統計学講座(土曜・水曜)
 続初級(土曜・月曜)
 ベイズ統計
・専門家を引っ張ってきて、やっちゃうのがはやい
  データ分析チーム
・IoT:たまり放題
・マッチング系に数学
  Amazonのレコメンドと同じ:親和度計算、距離が近いやつ
  AIっていってるけど。。。
・センサーデータ:NICU 24時間監視

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IoTとIndustry4.0の違い

2016-08-23 15:40:59 | ネットワーク

IoTの短期的戦略は中長期とは異なる。ことに気づかないとソフトバンクの意義が分からない
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/4e1d361b1b982628415fa77dee70e49f

で書いた、

え~っと、またくどいけど、というのがSIerさんからの望み。
じつは、こうならないかもしれない・・・ならないだろうなあ・・・
というのを、また、別の時に書く。

の答えをこれから書く。
これは、IoTとIndustry4.0が、実は微妙に違う点にある。




■IoTとIndustry4.0の展開の違い

IoTは、「センサー等を導入して」、「インターネットで」モノを繋げて、情報を分析して
ビジネスを広げようとする活動。

一般には、その製造業版が、Industry4.0と考えられているが、

・製造業は、機械をEthernetではつなげようとしているが、IPとは限らない。
・センサーはすでにかなり導入している。

のだ。この点で、展開が違う。




■Industry4.0の目指しているもの

 Industry4.0は、機械間はもとより、生産工程や企業間の連携・最適化(自動化含む)
などというものだと理解している。

 機械間の連携は、最近、「技術的な理由から」(つまり、IoTのバズワードではなく)
 産業用Ethernet化が進んでいる。これは、高速通信を行うことにより、生産の品質・効率
 向上などとむすびついているみたい。

 これに使われる、産業用Ethernetはここ等に書いてあるけど、
  ・EtherNet/IP(ロックウェルオートメーション)
  ・PROFINET(シーメンス)
  ・EtherCAT(ベッコフ)
など(ごめん、CC-Linkのインターネット版もあるね・・・省略)だ。
これらは、Ethernetだけど、TCP/IPを採用するかどうかは、決めていない。
Ethernetで十分なのだ。別に工場の機械は、マスターと通信が出来ればよいのであって、
外のクラウドとお話できる必要はない。

そして、これらと結合する、生産工程の仕様は、OPC UAで、この間に、日本ではORiN(オライン) を入れようとしている。


※Ether CATとOPC UAの話は
 https://www.ethercat.org/download/press/etg_092015_jp.pdf
 ORiNも含めた話は
 http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1407/30/news033_3.html
 とか
 http://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mono/2015/honbun_pdf/pdf/honbun01_03_03.pdf

そして、この構成は、「センサーや各種デバイスが直接インターネットプロトコルをしゃべり、クラウドにデータを載せる」というIoTとは、違うシステム構成になる可能性がある。




■直接お話できたとしても、GWを使ったシステム構成のほうがいい理由

今の産業用Ethernetでは、EtherCATが

工場IoT化のコンセプトに合致、トヨタがEtherCATを採用
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/event/15/032200050/042700013/

など、有力なプロトコルになっている。

EtherCATは、
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1309/17/news001_2.html


にあるように、マスタースレーブ型の方式で、制御はマスターで行うし、
パケットはすべてマスターで入手できる。
ということは、マスターをGWにして、GWからインターネットにつなげても、
個々の機械からデータを投げるのと情報量的には変わらない。

一方、個々の機械から投げられると、困る話もある。
機械構成がバレバレになってしまうのだ。
GWがあれば、そこで情報を絞れる。出したくない情報
(担当者情報とか、秘密の機械とか)は、GWで捨てて、サーバーに
なげてもOKだ。

 だが、機械から直接流すと、そうはいかない。

 機械ごとに調整するか、全部流すか・・・となってしまう。

 情報を絞り混むという観点(実はこのほか、ウィルス侵入の観点からも)
GWが有ったシステム構成のほうが有利だ。

 この場合、長期的には機械が直接しゃべるというIoTのシステム構成には、
永遠にならない可能性がある。




■GWは短期的戦略という見方。中長期的には・・・じつはわからない。

 ということで、短期的にはGW、中長期では機械が直接・・・という
ストーリーをSIerさんはしたい(いろいろ売れるからね)だろうけど、
実際はGWが続くかもしれない。

 今回は製造業の話だったけど、実は流通業でも情報を絞り込みたい
話とセキュリティの話はあって、その場合も、GWが続く可能性がある。

 ということで、IoTのすべての機械やセンサーがクラウドに繋がる
という話は、SIerさんの幻で、そうはならないかもよ~っていうのが
現実の話。




■だが、ARMは儲かる

GWになろうとも、直接しゃべろうとも、マイクロコンピューターは使う。

ここに書かれているけど

ソフトバンクがARMを買収。ARMのすごさ、川上っぷりを図解(猿でもわかる)
https://gooddayslabo.net/technology/softbank-acquire-arm

ARMは川上ですべてを抑えているので、ARM有利は変わらない。

この点、

【図解】コレ1枚でわかるIntelとARM
http://blogs.itmedia.co.jp/itsolutionjuku/2015/08/intelarm.html

のように、製品の範囲でみてしまうと、IntelとARMが競合しているようにみえて、
本質が良くわからない。

ARMのすごさはファブレスであること。工場持ってない。
なので、

Intelの工場でARMベースのチップが作れる
http://eetimes.jp/ee/articles/1608/19/news076.html

というようにARMからみると、Intelさんの工場で自社チップが
作れるというメリットはでかい。

そして、ARMチップは、Industry4.0でもIoTでも、なんでも必要。
その証拠にEtherCATでも

産業用ネットワークに浸透するEtherCAT:
マルチプロトコル対応ARM®プロセッサとSDKで開発期間を短縮

なんて出ていたりする・・・ARMの天下は(SIerと違い)続くのである・・・


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Spring BootのSTSではまったところメモ

2016-08-22 22:50:42 | JavaとWeb
ネットでしらべてもよくわからなかったところを、
忘れないうちにメモ(現状、自分へのメモ・あとで、充実させるかも)




■とにかく立ち上がらない
・STSを立ち上げようとすると、Javaが古い、1.8を使えといわれる

・Java was started but returned exit code=13

 とかかれたダイアログ(OKしか押せない)が出て、立ち上がらない
  →64ビット版と32ビット版の違いらしい?

【理由】
 Javaがあってない

【対策】
 最新版の”JDK”を入れなおす
  →ふつうにJavaのダウンロードをするとJRE
   JREは、違うエラーになる




■maven installで、JDKを入れているのに、エラーメッセージで
 JREが入っているみたいなエラー(下の赤い四角形)が出る。


【理由】
 JDKは入っているし、JAVA_HOMEもパスもJDKになっている・・・けど、
 なぜか、STSのinstall Javaが、JREを指している

【対策】
 JDKのパスに変える
 ※8月24日追加
stsのメニュー Window→preferencesを選択すると、以下のダイアログが出る。

そのダイアログでJava→Installed JREsを選択したとき、右側に、赤い四角形で囲んだように、
javaのあとに(JDKとこないですぐに)JREときたら、JDK”ではない”JREを指定している。
この場合、これを選択して、Editボタンをクリック。出てきたダイアログで、JDKの下にある
JREを選択する。




■m2のリポジトリのtomcat-embeded-coreにアクセスできない(しっかり、そのjarはあるのに)といわれる

【理由】
 よくわからないけど、なにかおかしくなったみたい

【対策】
以下のことを順に行う
・stsを終了する
・ユーザーの自分のアカウントの下の.m2など、.ではじまるものを削除・・・すると怖いので、一時的にどこかにおく
・STSを立ち上げ、workspaceをいままでと違うところにする
そしたら、なぜか、うまくいった




■(8月24日追加)以下のダイアログが出て、急に立ち上がらなくなった。

そのログをみると
!SESSION 2016-08-24 11:17:49.203 -----------------------------------------------
eclipse.buildId=3.8.1.201607290850-RELEASE-e46
java.version=1.8.0_101
java.vendor=Oracle Corporation
BootLoader constants: OS=win32, ARCH=x86_64, WS=win32, NL=ja_JP
Framework arguments:  -product org.springsource.sts.ide
Command-line arguments:  -os win32 -ws win32 -arch x86_64 -product org.springsource.sts.ide

!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2016-08-24 11:17:55.625
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException
	at java.lang.System.arraycopy(Native Method)
	at java.util.Arrays.copyOfRange(Unknown Source)
	at java.util.Arrays.copyOfRange(Unknown Source)
	at org.eclipse.ui.internal.ide.ChooseWorkspaceDialog.lambda(ChooseWorkspaceDialog.java:380)
	at java.util.stream.ReferencePipeline.accept(Unknown Source)
	at java.util.ArrayList$ArrayListSpliterator.forEachRemaining(Unknown Source)
	at java.util.stream.AbstractPipeline.copyInto(Unknown Source)
	at java.util.stream.AbstractPipeline.wrapAndCopyInto(Unknown Source)
	at java.util.stream.ReduceOps$ReduceOp.evaluateSequential(Unknown Source)
	at java.util.stream.AbstractPipeline.evaluate(Unknown Source)
	at java.util.stream.ReferencePipeline.collect(Unknown Source)
	at org.eclipse.ui.internal.ide.ChooseWorkspaceDialog.createUniqueWorkspaceNameMap(ChooseWorkspaceDialog.java:382)
	at org.eclipse.ui.internal.ide.ChooseWorkspaceDialog.createRecentWorkspacesComposite(ChooseWorkspaceDialog.java:325)
	at org.eclipse.ui.internal.ide.ChooseWorkspaceDialog.createDialogArea(ChooseWorkspaceDialog.java:176)
	at org.eclipse.jface.dialogs.TitleAreaDialog.createContents(TitleAreaDialog.java:158)
	at org.eclipse.jface.window.Window.create(Window.java:426)
	at org.eclipse.jface.dialogs.Dialog.create(Dialog.java:1095)
	at org.eclipse.jface.window.Window.open(Window.java:783)
	at org.eclipse.ui.internal.ide.ChooseWorkspaceDialog.prompt(ChooseWorkspaceDialog.java:114)
	at org.eclipse.ui.internal.ide.application.IDEApplication.promptForWorkspace(IDEApplication.java:342)
	at org.eclipse.ui.internal.ide.application.IDEApplication.checkInstanceLocation(IDEApplication.java:261)
	at org.eclipse.ui.internal.ide.application.IDEApplication.start(IDEApplication.java:128)
	at org.eclipse.equinox.internal.app.EclipseAppHandle.run(EclipseAppHandle.java:196)
	at org.eclipse.core.runtime.internal.adaptor.EclipseAppLauncher.runApplication(EclipseAppLauncher.java:134)
	at org.eclipse.core.runtime.internal.adaptor.EclipseAppLauncher.start(EclipseAppLauncher.java:104)
	at org.eclipse.core.runtime.adaptor.EclipseStarter.run(EclipseStarter.java:388)
	at org.eclipse.core.runtime.adaptor.EclipseStarter.run(EclipseStarter.java:243)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source)
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Unknown Source)
	at org.eclipse.equinox.launcher.Main.invokeFramework(Main.java:673)
	at org.eclipse.equinox.launcher.Main.basicRun(Main.java:610)
	at org.eclipse.equinox.launcher.Main.run(Main.java:1519)



まったく、意味不明・・・

【理由】
 よくわからない(ファイルパスがながすぎる?)

【対策】
 以下のようにしたら立ち上がった。理由不明
・Cドライブ直下にstsというフォルダをつくり、その中に解凍し魔物を入れる
・そこのstsを立ち上げる
・workspaceは、実行ファイルsts.exeと同じフォルダ内につくる。

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テスト観点とか、境界値・同値テスト方法とかを無料で公開しているサイト

2016-08-22 12:03:33 | Weblog
このブログに前も書いたけど、テスト観点は無料で公開されている

ここのサイト

テスト観点ライブラリ
http://www.qbook.jp/qptestview/librarylist

組み込み、Web、スマホ用。これで十分かどうかは、自分で判断してね。
バルテスさんが公開してるものなので、まあ、自分で考えるよりかは信用できる?




それと、この前書いた、境界値、同値、組み合わせテストなども、方法が公開されている

テスト技法の基本の「き」シリーズ
http://www.valtes.co.jp/download/

境界値、同値は4弾。組み合わせは第一弾

ただし、どちらも、ダウンロードに登録は必要。

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IoTの短期的戦略は中長期とは異なる。ことに気づかないとソフトバンクの意義が分からない

2016-08-21 18:56:47 | ネットワーク
■IoTの短期戦略(GW利用)の問題点

製造業におけるIoTの広め方や売り物をSIerは間違えている
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/63930806a7d60e600ef9c924fb8bf85f

で書いたように、IoTの短期的戦略は、

  ・現状のシステム(製造業のフィールドバス)にGWを入れてインターネットへ
  ・GWからクラウドや社内サーバー等に持っていき
  ・クラウド・サーバーで他のデータ、過去データと合わせて(ビッグ)データ解析・機械学習する

というものであった。しかし、この短期的戦略は、長くは続かない。
続かない問題点があるのだ・・・

【GW経由の問題点】
・スケールしない

 フィールドバスにRS485を使ってしまうと、規約により32台までしかつながらない
 いや、もっとつなげられる(120台とか)事例もあるけど、それでもそこまで。

 そもそも、RS485では、複数台接続する場合、IDを指定して通信する。
 ということは、IDに1バイトしか割り当てていない場合、どんなことをやっても256台まで
 それ以上だと、機械側のマイコンのプログラム書き換え・・・って、無理っす(^^;)

 つまり、RS485を使う場合、台数をある程度増やそうとすると、
 追加のネットワークを作らない限り無理!
 これでは、センサーを10個、20個新規に導入して・・・というのは難しい・・・
 つまり、一言で言うと、スケールしないのだ。だから、規模拡張や、IoTによるセンサー増強をしにくい。


・GWに全体が左右される
 RS485は、ネットワーク内をIDを指定して通信すると、今書いた。
 ということは、ネットワークが異なれば、同じIDが存在するということだ。

 たとえば、10台の大きな製造装置があったとする。
 各製造装置には、5個のサーボモータが繋がっていて、これがRS485で通信して制御しているとする
 そして、各製造装置ごとに、ネットワークが作られているとする。
 この場合、各製造装置ごとにGWを置き、GWが社内サーバーにTCP/IPで接続するという
 ストーリーを「今なら」つくりやすい。

  この場合、すべての製造装置は(10台とも同じ機能、部品なので)ネットワーク内の同じ部品については
 同じIDを使い、そして同じ通信プロトコルである可能性が高い。
 1番目の機械も、2番目も、10番目も、どれもベルトコンベアーのモーターはID=1のように・・
  そのとき、GWごとに区別しないと、どこの機械のどの部品の値だか、区別つかなくなる。
 さっきの例だと、RS485のパケットをそのままTCP/IPに流してしまうと、ID=1という
 ことで「ベルトコンベアーのデータ」ということはわかるが、1番目の機械のベルトコンベアーか、
 2台目のものか、区別つかなくなる。

  これを避けるためGWごとにIDを振りなおす(機械1のID1→101、機械2のID=1→201)
  そうすると、「GWが稼働していないと、データは転送されない。GWの性能に左右される」
  たとえば、Raspberry PiでGWをつくると、SDカードにログ書きまくり、スワップし放題になるので、
 壊れやすい。欠測であすい

 さらに。GWで失われる情報がある。たとえば、機械1のベルトコンベアーだけ、部品交換したとする
 調子が良くなり、数値向上したとする。しかし、部品は変わっているのに、機械1のID=1(101)
 と、送られてくるIDは、交換前と変わらないので、サーバー・クラウドは、交換したかどうか区別
 できず、データ分析に狂いが出る。




■IoTの中長期戦略

 そこで、中長期的には、部品1つ1つから直接通信できるように、いまのRS485をインターネットに
変える必要がある(※)。
※本当は、かならずしもそうではない。GWの大きな問題、スケールしないを解決すれば、
 インターネットでなくてもいい。けど、そこは、「今は、SIerさんは」あまり考えてない。

 ということは、「部品の中に入っている組み込みチップ」から、「直接インターネット接続して」
サーバー、クラウドにデータを送るという戦略をとることになる。


さあ、「部品の中に入っている組み込みチップ」の大手メーカーは?

Intel・・・じゃないですよね。あれは、パソコンであって、組み込みではない
ARM,マイクロチップ・テクノロジー(PIC,AVR)・・ですよね。

そして、「直接インターネット接続して」を実現しようとしているのが

mbed os

ということで、IoTの中長期戦略的には、ARMチップを使って、ネット直接通信になっていくだろう(※)・・
※くどいけど、とSIerは思いたい。どんでん返しがある。

・・ソフトバンクのARM買収はそこを狙っているんだろうし、
まさに、今後はそちらを目指すべきだろう…スケールするために




■ではなぜ、直接インターネット接続を「今しないのか?」

いや、IoTって、まさに、「直接インターネット接続するのは、今でしょ!」ていう
コンセプトだ。これが、受け入れられない・・理由がある。

【直接インターネット接続の問題点】

・投資の問題
 もちろん、これが大きい。今、何も困っていないのに、インターネットにして、
 なんで、お金払わないといけないの?というお話。投資効果あるの?というお話
 いや、中国景気が良くて、今後増産のめどが立っているのなら、そういうお話も
 ありだったけどねえ~

・インターネットの技術的な問題
 TCP/IPで保証されるのは、同じポートであれば、順番が保証されるかもしれないけど、
 まったく別のマシン、ポート間での順番は、ネットワーク帯域の問題などで、必ずしも
 保証されない。しかし、順番を保証してもらわないと、機械の制御は順番大事なわけで、
 困るんですけど・・・

後者の問題は、プロトコルの改良(Ethernet AVB,EtherCAT,PROFINETなど)で変わりつつあるけど・・
(その件についてはこちらを参照)
それらの状況がおちつくまでは、短期的にはGWを入れるという戦略が現実的。

なお、全部の環境が落ち着くまで待って・・・というのは、危険。
というのは、IoTはデータ分析に価値がある。データ分析には過去データ必須。
したがって、今からデータをためておかないと、状況がそろった時から、
データをため始めるのでは遅い。




このへんが、今のところのストーリーですかねえ・・・

え~っと、またくどいけど、というのがSIerさんからの望み。
じつは、こうならないかもしれない・・・ならないだろうなあ・・・
というのを、また、別の時に書く。

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プログラミングにまつわる神話は諸悪の根源である

2016-08-21 14:18:19 | Weblog
長いので、後で読むため、URLをメモメモ

「有害なgoto」「時期尚早な最適化」、そしてプログラミングにまつわる神話は諸悪の根源である
http://postd.cc/programming-myths/

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創造的な仕事にこそ、AIが入ってくるかも?

2016-08-21 01:08:47 | Weblog
創造的な仕事こそ、人間がやるといわれる。

しかし、創造的な活動である、「デザイン思考」は、実はAI化しやすいのではないか?

  ブレインストーミングは、AIの方が得意そう。テキトーにいろいろ検索するから
  親和図法等でまとめるのも、共通概念を見つけるってことで、AIのほうが。。。
  強制連想法なんて、まさに検索。得意ですよね・・・

って考えると・・・ほら、
創造的な仕事にこそ、AIが入ってくるかも?

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